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人工智能會帶來怎樣的科研范式變革

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2025-01-03     來源:光明日報     瀏覽次數(shù):88
核心提示:當人工智能深度融入科學(xué)研究,究竟會帶來怎樣的范式變革,又會開啟哪些新的探索空間?現(xiàn)代科學(xué)已進入復(fù)雜體系時代,傳統(tǒng)的計算方法難以應(yīng)對越來越多變量和計算復(fù)雜度所帶來的瓶頸。人工智能的核心技術(shù)——深度學(xué)習(xí)展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢,推動了第五代科研范式——利用人工智能技術(shù)對自然現(xiàn)象進行學(xué)習(xí)、模擬、預(yù)測和優(yōu)化,從而推動科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)創(chuàng)新。

作者:王中葉(工信部網(wǎng)絡(luò)空間公共安全研究中心特約研究員)

 

當下,人工智能的火熱讓人們對其有了深刻的體會。盡管許多人并不完全了解人工智能的工作原理,但一提起人工智能,自動駕駛汽車、智能交互機器人、機器狗、無人機等已廣為人知的應(yīng)用便浮現(xiàn)在人們腦海中。

 

當人工智能深度融入科學(xué)研究,究竟會帶來怎樣的范式變革,又會開啟哪些新的探索空間?首先需要明確“科研范式”的含義。科研范式指的是科學(xué)研究群體共同遵循的世界觀和研究方式,是保證科研活動高效、有序開展的一種通行準則。人類的科研范式曾經(jīng)歷過四次重要演變,分別是經(jīng)驗范式、理論范式、模擬仿真范式和數(shù)據(jù)驅(qū)動范式。在科學(xué)發(fā)展的不同階段,通常由某種范式主導(dǎo)。同時,在當前范式逐漸顯露出難以解釋新發(fā)現(xiàn)的局限時,新范式的出現(xiàn)便成為必然。

 

現(xiàn)今科學(xué)研究中,尤其是材料科學(xué)、合成生物學(xué)、化學(xué)、天文學(xué)和地球科學(xué)等領(lǐng)域,科學(xué)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式增長。為了從這些海量數(shù)據(jù)中挖掘出知識規(guī)律,傳統(tǒng)方法(如計算機仿真和手動實驗)常顯得力不從心。例如,在20052015年間,基因組學(xué)的序列數(shù)據(jù)幾乎每7個月就要翻一番。而在天文學(xué)中,自1990年起運行的哈勃太空望遠鏡每周能傳回約20GB的原始數(shù)據(jù)。

 

這正是科研人員長期以來面臨的難題:一是科研成果在實際應(yīng)用中的挑戰(zhàn);二是數(shù)據(jù)收集、處理與分析效率較低;三是大部分科研團隊依舊采取“作坊式”工作模式,而平臺化合作較為稀少;四是在材料研發(fā)等領(lǐng)域依賴經(jīng)驗和試錯的方式進行突破。這些龐大的數(shù)據(jù)需要進行分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)分析、時間序列分析以及異常檢測等處理。只有在完成這些步驟后,隱藏的模式和未知的相關(guān)性才會浮現(xiàn),否則只是無效冗余。同時,現(xiàn)代科學(xué)已進入復(fù)雜體系時代,傳統(tǒng)的計算方法難以應(yīng)對越來越多變量和計算復(fù)雜度所帶來的瓶頸。

 

在此背景下,人工智能的核心技術(shù)——深度學(xué)習(xí)展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。深度學(xué)習(xí)的設(shè)計本就源自對大數(shù)據(jù)的需求,數(shù)據(jù)處理不僅是它的強項,也是其生存和發(fā)展的基礎(chǔ)。深度學(xué)習(xí)能在大量數(shù)據(jù)中找出規(guī)律,減輕數(shù)據(jù)爆炸帶來的挑戰(zhàn)。例如,人工實驗員一天難以完成的重復(fù)實驗,通過自動化平臺在一天內(nèi)便可高效完成上百次,大幅提高實驗數(shù)據(jù)的準確性和一致性,而高質(zhì)量的實驗數(shù)據(jù)正是模擬和訓(xùn)練的基礎(chǔ)。

 

人工智能技術(shù)的發(fā)展使科學(xué)家開始超越傳統(tǒng)的四大科研范式,依托先進的計算技術(shù),推動了第五代科研范式——利用人工智能技術(shù)對自然現(xiàn)象進行學(xué)習(xí)、模擬、預(yù)測和優(yōu)化,從而推動科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)創(chuàng)新。相比于傳統(tǒng)的科研方法,這種科研范式不僅顯著提升了科學(xué)問題的解決效率,還為科研人員提供了新的研究角度與方向,開辟了探索未知的全新路徑。

 

一個典型的例子是,2024年度諾貝爾物理學(xué)獎與化學(xué)獎均與人工智能研究相關(guān)。這一方面肯定了人工智能在促進基礎(chǔ)科學(xué)進展中的關(guān)鍵作用,另一方面也預(yù)示著物理、化學(xué)等傳統(tǒng)學(xué)科將變得更加開放,科學(xué)家們不再局限于傳統(tǒng)的“可解釋性”研究模式,而是通過實驗校準不斷完善模型,從而獲得更全面的理解。

 

盡管人工智能帶來了諸多益處,其應(yīng)用仍需保持謹慎。例如在生物學(xué)研究中,作為研究對象的人類個體信息和醫(yī)學(xué)特征信息都包含了較多的隱私內(nèi)容。在數(shù)據(jù)挖掘和分析過程中,如果數(shù)據(jù)隱私得不到有效保護,在一定程度上會影響生物學(xué)的發(fā)展以及科學(xué)研究的可信度。雖然已有部分專家學(xué)者提出了一些創(chuàng)新技術(shù)手段,在保證數(shù)據(jù)安全的情況下進行數(shù)據(jù)共享交換以及模型的搭建訓(xùn)練,但這一問題仍需進一步探索與解決。

 

(項目團隊:光明日報記者 崔興毅、張亞雄、陳海波)

 

《光明日報》(20250103 07版)


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